JP2020150677A - 蓄エネルギ設備の制御装置、制御方法およびコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数の蓄エネルギ設備を効率的に管理運用することができるようにすること。【解決手段】蓄エネルギ設備の制御装置１は、複数の蓄エネルギ設備２を制御する制御装置１であって、各蓄エネルギ設備２の使用状態を含む所定データを取得するデータ取得部と、取得された各所定データに基づいて、各蓄エネルギ設備に蓄積されたエネルギが使用される需要量ごとの確率である需要確率を算出する需要確率算出部（Ｓ１〜Ｓ６）と、補正された各需要確率のうち確率の高い順にエネルギが蓄積されるように各蓄エネルギ設備を制御する設備制御部とを含む。【選択図】図１

Description

本発明は、蓄エネルギ設備の制御装置、制御方法およびコンピュータプログラムに関する。

近年では、蓄電池または蓄熱槽などの蓄エネルギ設備を複数種類導入して利活用することが望まれている。特許文献１には、複数の蓄電池の蓄電池情報と電力需給予測情報を取得し、取得した情報から各蓄電池の個別充放電量を決定し、決定した充放電量になるように制御する方法が記載されている。

特開２０１３−１０６３７２号公報

複数の蓄エネルギ設備を使用する場合、例えば、蓄電池は照明装置および冷蔵庫などの家庭電気製品のエネルギ源として使用し、蓄熱槽は風呂に使用するといった、エネルギの種類に応じて使い分ける場合がある。また、用途によって、必要となるエネルギ量もそれぞれ異なる。したがって、例えば、家庭用蓄電池の電気エネルギ残量が下限値になっていたり、電気自動車（プラグインハイブリッド車）の蓄電池には十分な電気エネルギが蓄積されていたり、蓄熱槽に湯が余っていたりといった具合に、各蓄エネルギ設備の使用状態はまちまちである。従来は、複数の蓄エネルギ設備を効率的に管理することができず、エネルギ管理に改善の余地がある。

本発明の目的は、複数の蓄エネルギ設備を効率的に管理運用することができるようにした蓄エネルギ設備の制御装置、制御方法およびコンピュータプログラムを提供することにある。

上記課題を解決すべく、本発明に従う蓄エネルギ設備の制御装置は、複数の蓄エネルギ設備を制御する制御装置であって、各蓄エネルギ設備の使用状態を含む所定データを取得するデータ取得部と、取得された各所定データに基づいて、各蓄エネルギ設備に蓄積されたエネルギが使用される需要量ごとの確率である需要確率を算出する需要確率算出部と、各需要確率のうち確率の高い順にエネルギが蓄積されるように各蓄エネルギ設備を制御する設備制御部とを含む。

本発明によれば、使用される需要量ごとの確率の高い蓄エネルギ設備から順にエネルギが蓄積されるように制御することができ、複数の蓄エネルギ設備を効率よく管理して運用することができる。

蓄エネルギ制御システムの全体構成図である。 蓄エネルギ設備の制御装置の機能構成図である。 蓄エネルギ設備に蓄積されたエネルギが使用される需要量ごとの確率を算出する処理を示すフローチャートである。 第２実施例に係り、蓄エネルギ設備の制御装置の機能構成図である。 第３実施例に係り、蓄エネルギ設備の制御装置の機能構成図である。 第４実施例に係り、蓄エネルギ設備の制御装置の機能構成図である。 第５実施例に係り、蓄エネルギ設備の制御装置の機能構成図である。 第６実施例に係り、蓄エネルギ設備の制御装置の機能構成図である。 第７実施例に係り、蓄エネルギ制御システムの全体構成図である。 蓄エネルギ設備の制御装置の機能構成図である。 第８実施例に係り、蓄エネルギ設備の制御装置の機能構成図である。 第９実施例に係り、蓄エネルギ設備の制御装置の機能構成図である。 第１０実施例に係り、蓄エネルギ設備の制御装置の機能構成図である。 第１１実施例に係り、蓄エネルギ制御システムの全体構成図である。 第１２実施例に係り、蓄エネルギ設備の制御装置の機能構成図である。

以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。本実施の形態に係る蓄エネルギ設備の制御装置は、後述のように、複数の蓄エネルギ設備について使用される需要量ごとの確率を算出し、確率の高い順に蓄エネルギ設備へエネルギを蓄積させる。これにより本実施形態によれば、複数の蓄エネルギ設備を一元管理し、効率的に管理して運用することができるため、蓄エネルギ設備にエネルギの過不足が生じるのを抑制することができ、使い勝手が向上する。

図１〜図３を用いて第１実施例を説明する。本実施例では、混在する複数の蓄エネルギ設備を一元管理することにより、各蓄エネルギ設備が必要とするエネルギをその必要性に応じて蓄積させる。

図１は、「蓄エネルギ設備の制御装置」を含む蓄エネルギ制御システムの全体構成図である。本実施形態は、一般家庭、商業施設、工場、病院などのように複数の蓄エネルギ設備を有する需要家単位で実施することもできる。あるいは、複数の蓄エネルギ設備が混在する地域単位で、または複数の需要家を含むグループ単位で実施することもできる。

蓄エネルギ制御システムは、例えば、一つの蓄エネルギ設備制御装置１と、複数の蓄エネルギ設備２ａ〜２ｃとを含む。蓄エネルギ設備２ａ〜２ｃは、コントローラ２１ａ〜２１ｃとセンサ２２ａ〜２２ｃとを備える。特に区別しない場合、各蓄エネルギ設備２ａ〜２ｃを蓄エネルギ設備２と、コントローラ２１ａ〜２１ｃをコントローラ２１と、センサ２２ａ〜２２ｃをセンサ２２と呼ぶ。蓄エネルギ設備制御装置１を、制御装置１と略記する場合がある。

蓄エネルギ設備２は、エネルギを貯蔵する設備である。蓄エネルギ設備２には、例えば、蓄電設備、蓄熱設備、位置エネルギおよび運動エネルギ保存設備などがある。蓄電設備には、例えば、据え置き型蓄電池、可搬型蓄電池、電気自動車などがある。蓄熱設備には、例えば、水蓄熱槽、氷蓄熱槽、乾燥式蓄熱設備などがある。位置エネルギおよび運動エネルギ保存設備には、例えば、揚水発電設備、重量物の上げ下げによる位置エネルギ保存設備、空気圧縮による運動エネルギ保存設備などがある。図１の例では、蓄エネルギ設備２ａは電気自動車であり、蓄エネルギ設備２ｂは据え置き型蓄電池であり、蓄エネルギ設備２ｃは蓄熱槽である。

制御装置１の管理対象として、上述した蓄電設備、蓄熱設備、位置エネルギおよび運動エネルギ保存設備の全種類の蓄エネルギ設備２が全て含まれている必要はない。制御装置１の管理課に複数の蓄エネルギ設備２が存在すればよい。

センサ２２は、例えば、蓄エネルギ設備２へ入力されるエネルギ量、蓄エネルギ設備２から出力されるエネルギ量、蓄エネルギ設備２のエネルギ残量などの蓄エネルギ設備情報を計測し、計測したデータを制御装置１へ通信ネットワークＣＮを介して送信する。通信ネットワークＣＮは、インターネットのような公衆通信網でもよいし、あるいは構内通信網でもよい。

センサ２２は、計測対象のエネルギに応じて、例えば、電力計、電圧計、電流計、温度計などの一つ以上の計測装置を含む。センサ２２から制御装置１へのデータ伝送には、優先通信または無線通信、あるいはこれらの組合せを用いることができる。データ転送に用いる通信網は、公衆通信網でもよいし、構内通信網でもよい。

なお、制御装置１は、センサ２２に代えて、パワーコンディショナなどのシステムから計測データを得てもよい。

蓄エネルギ設備制御装置１は、各センサ２２から計測データを受信し、受信した計測データに基づいて各蓄エネルギ設備２に対する制御値を算出し、算出された制御値を通信ネットワークＣＮを介してコントローラ２１へ送信する。

制御装置１が、各蓄エネルギ設備２の計測データから各蓄エネルギ設備２に対する制御値を決定する方法は後述する。制御装置１は、所定のコンピュータプログラムが実行されるコンピュータとして構成してもよいし、ハードウェア回路として構成してもよい。

制御装置１がコンピュータ上に実現される場合、記憶媒体ＰＭに格納された所定のコンピュータプログラムを制御装置１へ読み込ませてインストールしてもよい。記憶媒体ＰＭは、例えば、フラッシュメモリ、ハードディスク、光ディスクなどのように、データおよびコンピュータプログラムを非一時的に記憶可能な媒体である。

制御装置１の持つコンピュータプログラムの少なくとも一部とデータの一部とを、記憶媒体ＰＭへ記憶させて流通させることもできる。なお、記憶媒体ＰＭに代えて、通信媒体を用いることもできる。例えば、専用回線網またはインターネットなどの通信ネットワークを用いて、コンピュータに所定のコンピュータプログラムを転送し、制御装置１として機能させることもできる。

制御装置１が制御値を算出する方法は、蓄エネルギ設備２のコントローラ２１の制御方法によって異なる。例えば、制御値としては、バルブの開閉量、スイッチのオンオフ操作、温度や流量などの設定値、変換量などがある。

制御装置１は、算出された制御値を直ちにコントローラ２１へ送信してもよいし、エネルギの入力先の蓄エネルギ設備２を変更する際に制御値を変更対象の蓄エネルギ設備２のコントローラ２１へ送信してもよい。

コントローラ２１は、蓄エネルギ設備２を制御する現場の制御装置である。コントローラ２１は、蓄エネルギ設備制御装置１から制御値を受信すると、受信した制御値に従って蓄エネルギ設備２を制御する。

コントローラ２１の制御方法は、蓄エネルギ設備２によって異なる。例えば、蓄エネルギ設備２が蓄電池の場合、コントローラ２１は、直流と交流を変換する装置、すなわち一般的にＰＣＳ（Power Conditioning System）と呼ばれる装置の変換量を制御する。例えば、蓄エネルギ設備２が蓄熱槽の場合、コントローラ２１は、蓄熱槽に温水または冷水を送るポンプの流量を制御する。コントローラ２１による制御は、設定値（制御値）を入力するなどのようにソフト的に実施してもよいし、あるいは、スイッチの入り切りやバルブの開閉などのようにハード的に実施してもよい。後述する他の実施例では、コントローラ２１の機能を制御装置１が備える。

図１の下側には、各蓄エネルギ設備２ａ〜２ｃへエネルギを蓄積する処理の例が示されている。この例については図２以降で後述する。

図２は、蓄エネルギ設備制御装置１の機能構成の一例である。制御装置１は、例えば、蓄エネルギデータ収集部１１０と、蓄エネルギデータ記憶部１１１と、需要確率算出部１１２と、設備制御部１１３とを備える。これら各機能を実現する装置１１０〜１１３は、内部通信線Ｌ１によって相互に通信可能に接続されている。さらに、データ収集部１１０および設備制御部１１３は、通信ネットワークＣＮを介して各蓄エネルギ設備２のコントローラ２１およびセンサ２２に接続されている。

「データ取得部」の例である蓄エネルギデータ収集部１１０は、センサ２２から計測データを受信し、受信した計測データを蓄エネルギデータ記憶部１１１へ保存させる機能である。蓄エネルギデータ収集部１１０をデータ収集部と略記する場合がある。なお、「所定データ」は、計測データを含む。

「データ記憶部」として表現可能な蓄エネルギデータ記憶部１１１は、蓄エネルギデータ収集部１１０から受け取った計測データを保存する機能である。蓄エネルギデータ記憶部１１１は、データ記憶部と略記する場合がある。例えば、認証技術および暗号化技術などを用いることにより、データ記憶部１１１にデータを読み書きする際の安全性を高めることもできる。データ記憶部１１１に一定量以上のデータが保存された場合には、古いデータから順に削除してもよい。あるいは、古いデータを外部のアーカイブ装置に転送して保存してもよい。

需要確率算出部１１２は、蓄エネルギ確率算出部１１２と呼ぶこともできる。需要確率算出部１１２は、データ記憶部１１１から計測データを取り出して、各蓄エネルギ設備２に蓄積されたエネルギを使用する需要量毎の確率を導出する。需要量ごとにその需要量が発生する確率を、本明細書では「需要確率」と呼ぶ。需要の発生が見込まれる分だけ蓄エネルギ設備２にエネルギを蓄積する必要があるため、需要量を「蓄エネルギ量」と呼ぶこともできる。本実施例では、需要量毎の（使用量毎の）需要が見込まれる確率を「需要確率」と呼び、蓄積されるべきエネルギ量ごとの必要となる確率を補正後の需要確率と呼ぶことがある。

蓄エネルギ設備の需要量（蓄エネルギ量）毎の、必要となる確率の例を説明する。

或る蓄エネルギ設備２（例えば蓄電池）の需要確率は、需要確率＝［５ｋＷｈ：１００％，６ｋＷｈ：５０％，７ｋＷｈ：４０％］のように表現される（式１）。この式１は、電力量５ｋＷｈまでの需要は１００％の確率で発生すると予測されており、電力量６ｋＷｈまでの需要は５０％の確率で発生すると予測されており、電力量７ｋＷｈに至る需要は４０％の確率で発生すると予測されていることを示す。

他の蓄エネルギ設備２（例えば蓄熱槽）の需要確率は、需要確率＝［１ｋＷｈ：８０％，２ｋＷｈ：２０％］のように表現される（式２）。この式２は、電力量１ｋＷｈまでの需要は８０％の確率で発生すると予測されており、電力量２ｋＷｈまでの需要は２０％の確率で発生すると予測されていることを示す。

さらに他の蓄エネルギ設備２（例えば電気自動車）の需要確率は、需要確率＝［１ｋＷｈ：３０％］のように表現される（式３）。この式３は、電力量１ｋＷｈまでの需要が３０％の確率で発生すると予測されていることを示す。

実際に蓄エネルギ設備２へ蓄積されるべきエネルギ量は、予測される需要量からエネルギ残量を差し引いた値となる。なお、計測データから各蓄エネルギ設備２の需要確率を導出する方法は後述する。

設備制御部１１３は、需要確率に基づいて、各蓄エネルギ設備２へ与える制御値を算出する機能である。設備制御部１１３は、需要確率算出部１１２で算出された各蓄エネルギ設備２の需要量毎の確率にしたがって、その需要量のエネルギが必要となる確率が高い順にエネルギが蓄積されるように、各蓄エネルギ設備２の制御値を決定し、決定した制御値をコントローラ２１へ送信する。

上述の式１〜式３に示した蓄電池、蓄熱槽、電気自動車の需要確率の場合、蓄積用のエネルギが確率の大きい順に分配される。この分配は複数回繰り返される場合がある。分配用のエネルギは、商用電源から得ることもできるし、自家発電装置から得ることもできるし、他の発電装置から得ることもできる。

一巡目のエネルギ分配では、電力量５ｋＷｈまで、その電力量が確率１００％で消費される蓄電池にエネルギが蓄積される。次の電力量１ｋＷｈまで、その電力量が確率８０％で消費される蓄熱槽にエネルギが蓄積される。さらに次の電力量ｋＷｈまで、その電力量が３０％の確率で消費される電気自動車にエネルギが蓄積される。

二巡目のエネルギ分配では、電力量１ｋＷｈのエネルギが蓄電池に蓄積される。これにより、蓄電池に蓄積されたエネルギ量は、合計６ｋＷｈとなる。この電力量６ｋＷｈは、５０％の確率で消費されると予測されている。次の電力量１ｋＷｈは、蓄熱槽に蓄積される。これにより、蓄熱槽に蓄積されたエネルギ量は、合計２ｋＷｈとなる。この電力量２ｋＷｈは、２０％の確率で消費されると予測されている。なお、電気自動車へのエネルギ分配は一巡目で完了している。

三巡目のエネルギ分配では、さらに電力量１ｋＷｈが蓄電池に蓄積される。これにより、蓄電池に蓄積されたエネルギ量は、合計７ｋＷｈとなる。この電力量７ｋＷｈは、４０％の確率で消費されると予測されている。なお、蓄熱槽へのエネルギ分配は、二巡目で完了している。

このように、蓄エネルギ設備制御装置１は、複数の蓄エネルギ設備２に対し、蓄積されたエネルギが消費される必要性（需要確率）に応じてエネルギを分配する。

図３は、需要確率を算出する処理を示すフローチャートである。図３の処理は、例えば、需要確率を算出するステップＳ１１と、需要確率からエネルギ残量を減算するステップＳ１２とを含む。この処理は、制御装置１により実行される。

制御装置１は、例えば、過去の計測データに基づいて、各蓄エネルギ設備２の使用量毎の確率（需要確率）を算出する（Ｓ１１）。需要確率は、過去の計測データを統計処理することにより算出されてもよい。または、需要確率は、過去の計測データを機械学習させることにより得られた学習モデルを用いて算出されてもよい。

例えば、過去における、各蓄エネルギ設備２に蓄積されたエネルギを使用した量毎の確率を需要確率としてよい。需要確率を求める期間は、固定でもよいし、動的に変更してもよい。例えば、需要確率を求める期間を一日としてもよいし、特定の時期までの時間帯としてもよい。

需要確率を算出する際の分解能は、固定でもよいし、動的に変更してもよい。例えば、使用量（需要量）の分解能を１ｋＷｈ毎に固定してもよいし、最小使用量または最大使用量から有効桁を決定してもよい。例えば、需要確率の分解能を１０％毎に固定してもよいし、同じ確率が出ない桁までにしてもよい。

需要確率を求める使用量毎の範囲は、固定でもよいし、動的に変更してもよい。例えば、需要確率を求める使用量の数を「３」に固定してもよいし、「２」または「４以上」に設定してもよい。対象の蓄エネルギ設備が所定値（例えば「３」）だけ決まるまで、使用量の範囲を求めてもよい。

制御装置１は、各蓄エネルギ設備２の需要確率から各蓄エネルギ設備２のエネルギ残量を減算することにより、各蓄エネルギ設備２の蓄エネルギ量毎の必要となる確率（需要確率）を算出する（Ｓ１２）。

ここで、蓄電池、蓄熱槽、電気自動車について、式１〜式３で述べた需要確率の算出方法を具体的に述べる。電気自動車を自動車と略記する。最初に算出される需要確率は、以下の式４〜式６に示す通りであるとする。蓄熱槽に蓄積されるエネルギは、電力量に換算した値を使用する。

蓄電池の需要確率＝［5kWh:100%, 6kWh:50%, 7kWh:40%］・・・式４
蓄熱槽の需要確率＝［1kWh:90%, 2kWh:80%, 3kWh:20%］・・・式５
自動車の需要確率＝［1kWh:70%, 2kWh:60%, 3kWh:30%］・・・式６

蓄電池、蓄熱槽、自動車のエネルギ残量は、以下の式７〜式９に示す通りとする。

蓄電池のエネルギ残量＝0kWh・・・式７
蓄熱槽のエネルギ残量＝1kWh・・・式８
自動車のエネルギ残量＝2kWh・・・式９

式７〜式９から対応する式４〜６を減算すると、上述した式１〜式３を得る（式１＝式４−式７、式２＝式５−式８、式３＝式６−式９）。

蓄電池の需要確率＝［5kWh:100%, 6kWh:50%, 7kWh:40%］・・・式１
蓄熱槽の需要確率＝［ 1kWh:80%, 2kWh:20%］・・・式２
自動車の需要確率＝［ 1kWh:30%］・・・式３

蓄電池の場合、エネルギ残量が０ｋＷｈなので、最初に算出された需要確率とエネルギ残量を差し引いて補正された需要確率とは同一である。ここで、最初に算出された需要確率からエネルギ残量を差し引いた値は、蓄エネルギ設備に蓄積すべきエネルギ量を表している。したがって、補正後の需要確率は、例えば、「蓄エネルギ設備に蓄積すべきエネルギ量毎の必要となる確率」と言い換えることもできる。

蓄熱槽の場合、エネルギ残量が１ｋＷｈあるため、式５中の「１ｋＷｈ：９０％」の需要分は既に用意されている。したがって、式２では、エネルギ残量を超えた需要について、すなわち「１ｋＷｈ：８０％」および「２ｋＷｈ：２０％」の２つのエネルギ量毎の確率のみ記載される。

自動車の場合、エネルギ残量が２ｋＷｈあるため、式６中の「１ｋＷｈ：７０％」および「２ｋＷｈ：６０％」の需要は用意されている。したがって、式３では、エネルギ残量を超えた需要について、すなわち「１ｋＷｈ：３０％」のエネルギ量についての確率のみが記載される。

図２および図３で述べた構成は、下記のように表現することもできる。すなわち、複数の蓄エネルギ設備２の制御装置２は、蓄エネルギデータを収集する機能１１０と、収集した蓄エネルギデータを記憶する機能１１１と、蓄エネルギデータから各蓄エネルギ設備２の使用量毎の需要確率を算出し、各蓄エネルギ設備２の需要確率から各蓄エネルギ設備２のエネルギ残量を減算し、各蓄エネルギ設備２の蓄エネルギ量毎の必要となる確率を算出する機能１１２と、各蓄エネルギ設備２の蓄エネルギ量毎の必要となる確率が高い順にエネルギが蓄積されるように各蓄エネルギ設備２の制御値を決定し、決定した制御値を各蓄エネルギ設備２の制御を実行する装置２１に送信する機能１１３を有する。

図１の下側を参照し、式１〜式９で述べた例と別の例を用いて蓄積用エネルギの分配方法を説明する。最初に算出される需要確率は、式１０〜式１２に示す通りとする。

自動車２ａの需要確率＝［2kWh:90%, 3kWh:30%,］・・・式１０
蓄電池２ｂの需要確率＝［6kWh:100%, 7kWh:20%］・・・式１１
蓄熱槽２ｃの需要確率＝［3kWh:50%, 4kWh:10%］・・・式１２

自動車、蓄電池、蓄熱槽のエネルギ残量は、式１３〜式１５に示す通りとする。

自動車２ａのエネルギ残量＝1kWh・・・式１３
蓄電池２ｂのエネルギ残量＝1kWh・・・式１４
蓄熱槽２ｃのエネルギ残量＝2kWh・・・式１５

式１０〜式１２で算出された需要確率から式１３〜式１５に示すエネルギ残量を差し引くと、式１６〜式１８に示す補正後の需要確率を得る。

自動車２ａの補正後の需要確率＝［1kWh:90%, 2kWh:30%,］・・・式１６
蓄電池２ｂの補正後の需要確率＝［5kWh:100%, 6kWh:20%］・・・式１７
蓄熱槽２ｃの補正後の需要確率＝［1kWh:50%, 2kWh:10%］・・・式１８

式１６〜式１８で得られた補正後の需要確率に示されるエネルギを、確率の高い順に所定のタイミングで、各蓄エネルギ設備２ａ〜２ｃへ分配して蓄積させる。

一巡目のエネルギ分配では（Ｓ１〜Ｓ３）、１００％の確率で電力量５ｋＷｈのエネルギが消費される蓄電池２ｂに対し、電力量５ｋＷｈが蓄積される（Ｓ１）。続いて、９０％の確率で電力量１ｋＷｈのエネルギが消費される自動車に対し、電力量１ｋＷｈが蓄積される（Ｓ２）。一巡目の最後に、５０％の確率で電力量換算で１ｋＷｈのエネルギが消費される蓄熱槽２ｃに対し、電力量１ｋＷｈが蓄積される（Ｓ３）。

二巡目のエネルギ分配では（Ｓ４〜Ｓ６）、３０％の確率で電力量２ｋＷｈのエネルギが消費される自動車２ａに対し、電力量１ｋＷｈがさらに蓄積される（Ｓ４）。これにより、自動車２ａには合計２ｋＷｈのエネルギが蓄積される。蓄積終了時点での自動車２ａのエネルギ残量は、３ｋＷｈとなる。次に、２０％の確率で電力量６ｋＷｈのエネルギが消費される蓄電池２ｂに対し、電力量１ｋＷｈがさらに蓄積される（Ｓ５）。これにより、蓄電池２ｂには合計６ｋＷｈのエネルギが蓄積される。蓄積終了時点での蓄電池２ｂのエネルギ残量は、７ｋＷｈとなる。最後に、１０％の確率で電力量２ｋＷｈのエネルギが消費される蓄熱槽２ｃに対し、電力量１ｋＷｈがさらに蓄積される（Ｓ６）。これにより、蓄熱槽２ｃには合計２ｋＷｈのエネルギが蓄積される。蓄積終了時点での蓄熱槽２ｃのエネルギ残量は、４ｋＷｈとなる。

なお、後述の実施例でも述べるように、蓄エネルギ設備２にエネルギを蓄積する回数をできるだけ少なくするように、蓄エネルギ設備２のコントローラ２１を制御することもできる。エネルギの蓄積回数（例えば充電回数）が増えるほど、自動車２ａおよび蓄電池２ｂの性能が劣化し、寿命が短くなる可能性があるためである。したがって、図１の下側に示す例では、自動車２ａに帯する一巡目の充電（Ｓ２）と二巡目の充電（Ｓ４）とを一体化し、一度の充電で済ませてもよい。蓄熱槽２ｃの場合、複数回に分けてエネルギを蓄積させても性能劣化に影響がないとすると、図示の通り、２度に分けてエネルギを蓄積させればよい。

このように構成される本実施例によれば、エネルギの蓄積が必要となる確率が高い順に蓄エネルギ設備２へ必要量のエネルギを分配して蓄積させることができる。これにより、本実施例によれば、複数の蓄エネルギ設備２の間でエネルギの過不足が生じるのを抑制することができ、各蓄エネルギ設備２を適切に管理して運用することができる。

したがって、本実施例によれば、電力会社からの電力購入を抑制したり、自家発電用の燃料の購入量を少なくしたりすることができ、１次エネルギの消費を抑制して各蓄エネルギ設備２の運用コストを低減したり、二酸化炭素の排出量を抑制できる。このように構成される本実施例は、再生可能エネルギとの親和性が高く、複数の蓄エネルギ設備２を用いて環境に優しいエネルギ管理を実現することができる。

図４を用いて第２実施例を説明する。本実施例を含む以下の各実施例では、第１実施例との相違を中心に説明する。図４は、本実施例に係る制御装置１Ａの機能構成を示す。制御装置１Ａは、図２で述べた制御装置１の構成に加えて、需要を予測する機能１１４Ａをさらに備える。さらに本実施例では、図２で述べた需要確率算出部１１２が、需要予測を活用する需要確率算出部１１２Ａに置き換わっている。なお、需要予測部１１４Ａは、第２の内部通信線Ｌ２に接続されており、第１の内部通信線Ｌ１と第２の内部通信線Ｌ２とは、第３の内部通信線Ｌ３を介して接続されている。図４に示す接続構成は、理解のための例であって、実際の接続構成とは異なる場合がある。

需要予測部１１４Ａは、制御装置１Ａに入力された情報、または、通信ネットワークから取得された情報に基づいて、各蓄エネルギ設備２の使用量毎の確率（需要確率）を算出する機能である。したがって、需要予測部を需要確率予測部と呼ぶこともできる。

制御装置１Ａに入力される情報には、管理者などがキーボードまたはタッチパネルなどを用いてデータ記憶部１１１へ入力する情報が含まれる。情報を取得する通信ネットワークには、公衆通信網、構内通信網、専用回線網のいずれでもよい。

需要予測部１１４Ａは、入力された情報に基づいて、統計処理または機械学習などの方法により、各蓄エネルギ設備２の需要確率を予測する。需要予測部１１４Ａは、予測結果を需要確率算出部１１２Ａへ送る。

需要確率算出部１１２Ａは、需要予測部１１４Ａで予測された各蓄エネルギ設備２の需要確率から、各蓄エネルギ設備２のエネルギ残量を差し引くことにより、補正後の需要確率（蓄エネルギ量毎の必要となる確率）を算出する。

このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例では、需要予測部１１４Ａを備えるため、需要確率をより正確に予測できる。

図５を用いて、第３実施例を説明する。本実施例では、カレンダ情報を用いて需要確率を予測する。図５は、本実施例に係る制御装置１Ｂの機能構成を示す。制御装置１Ｂは、図２で述べた制御装置１の構成に加えて、カレンダ情報を活用する需要予測部１１４Ｂと、カレンダ情報収集部１１５と、カレンダ情報記憶部１１６とをさらに備える。さらに、本実施例の需要確率算出部１１２Ｂは、カレンダ情報に基づく需要確率の予測結果を活用する。

カレンダ情報収集部１１５は、例えば、通信ネットワーク経由で外部サーバ（不図示）からカレンダ情報を収集し、収集したカレンダ情報をカレンダ情報記憶部１１６に保存させる機能である。外部サーバからカレンダ情報を取得するのではなく、制御装置１Ｂにカレンダタイマを設け、そのカレンダタイマからカレンダ情報を取得してもよい。ここで、カレンダ情報とは、例えば、季節、月、曜日、六曜、祝日、休日、平日などを区別する情報である。

カレンダ情報記憶部１１６は、カレンダ情報収集部１１５から受け取ったカレンダ情報を保存する。

需要予測部１１４Ｂは、カレンダ情報記憶部１１６から取り出したカレンダ情報と、制御装置１Ｂに入力された情報、または、通信ネットワーク経由で取得された情報とに基づいて、各蓄エネルギ設備２の需要確率を算出する。需要予測部１１４Ｂは、例えば、各蓄エネルギ設備２の需要確率を曜日毎に算出することができる。需要予測部１１４Ｂは、蓄エネルギ設備２を制御する曜日に対応させて需要確率を算出してもよい。

需要確率算出部１１２Ｂは、カレンダ情報に基づく需要予測の結果（需要確率の予測結果）からエネルギ残量を減算することにより、需要確率を補正する。すなわち、需要予測部１１４Ｂは、各蓄エネルギ設備２へ蓄積されるべきエネルギ量毎の必要となる確率を算出する。

このように構成される本実施例も第１、第２実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例によれば、カレンダ情報に応じて各蓄エネルギ設備２の需要確率を予測することができる。したがって、本実施例によれば、曜日や季節などのカレンダ情報によって需要が大きく変化するユーザに対し、複数の蓄エネルギ設備２の適切な管理と運用とを提供することができる。

図６を用いて第４実施例を説明する。図４は、本実施例に係る制御装置１Ｃの機能構成を示す。本実施例の制御装置１Ｃは、図５で述べた制御装置１Ｂに対して、気象情報収集部１１７と、気象情報記憶部１１８とが追加されている。さらに、本実施例では、カレンダ情報を活用する需要予測部１１４Ｂが、気象情報を活用する需要予測部１１４Ｃに置き換わっている。本実施例の需要確率算出部１１２Ｃは、気象情報に基づいて予測された需要確率の予測結果を使用する。

気象情報収集部１１７は、気象情報配信サーバ（不図示）から通信ネットワーク経由で気象情報を収集し、収集した気象情報を気象情報記憶部１１８に保存させる。ここで気象情報とは、例えば、降水量、気温、湿度、風速、風向、日照時間、降雪量、積雪量、天気などである。気象情報記憶部１１８は、気象情報収集部１１７から受け取った気象情報を保存する。

需要予測部１１４Ｃは、気象情報記憶部１１８から取り出した気象情報と、制御装置１Ｃに入力された情報、または、通信ネットワーク経由で取得された情報とに基づいて、各蓄エネルギ設備２の需要確率を算出する。需要予測部１１４Ｃは、例えば、各蓄エネルギ設備２の需要確率を気象毎に算出することができる。需要予測部１１４Ｃは、蓄エネルギ設備２を制御する日の気象に対応させて、各蓄エネルギ設備２の需要確率を算出することもできる。

このように構成される本実施例も、第１〜第３実施例と同様の作用効果を奏する。さらに、本実施例によれば、気象に応じて需要を予測できるため、気温や降雪量などの気象によって需要が大きく変化するユーザに対し、複数の蓄エネルギ設備２の適切な管理と運用とを提供することができる。

図７を用いて第５実施例を説明する。図７は、本実施例に係る制御装置１Ｄの機能構成を示す。本実施例の制御装置１Ｄは、図６で述べた制御装置１Ｃに対して、需要ルール入力部１１９と需要ルール記憶部１２０とが追加されている。さらに、本実施例では、図６で述べた気象情報を活用する需要予測部１１４Ｃが、需要ルールを活用する需要予測部１１４Ｄに置き換わっている。

需要ルール入力部１１９は、ユーザに入力された需要ルールを需要ルール記憶部１２０に保存させる機能である。ユーザは、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯電話、携帯情報端末（いわゆるスマートフォンを含む）、専用装置などを介して、需要ルールを入力することができる。需要ルール入力部１１９は、ユーザにウェブページを提供し、そのウェブページから需要ルールを入力させることもできる。需要ルールは、例えば、数値の設定、ステータスバーの設定、ボタンによる設定、ダイヤルによる設定などを用いて入力してもよい。

需要ルールとして入力する情報には、例えば、需要の傾向を示す情報、需要の制約を示す情報、需要に関するスケジュールの情報などがある。需要の傾向を示す情報は、例えば、「明日は電気自動車で長距離移動する」、「休日は熱の需要が少ない」、「気温が低い日は電気の需要が多い」などである。需要の制約を示す情報は、例えば、「蓄電池には常に５ｋＷｈ以上の電力を蓄電する」、「電気自動車の充電は朝７時までに実施する」などである。需要に関するスケジュールの情報は、例えば、工場の稼働スケジュール、イベント会場のイベントスケジュール、介護施設の施設利用者数スケジュール、在庫量のスケジュール、家族の在宅スケジュールなどである。

需要ルール入力部１１９は、例えば、ルール管理サーバまたはスケジュール管理アプリケーションなどの、外部のハードウェアまたはソフトウェアから需要ルールを取得することもできる。

需要ルール記憶部１２０は、需要ルール入力部１１９から受け取った需要ルールを保存する。

需要予測部１１４Ｄは、需要ルール記憶部１２０から取り出した需要ルールと、制御装置１Ｄに入力された情報、または、通信ネットワーク経由で取得された情報とに基づいて、各蓄エネルギ設備２の需要確率を算出する。

需要予測部１１４Ｄは、例えば、需要が増大する、もしくは、需要が減少すると入力された、曜日または気象毎に、各蓄エネルギ設備２の需要確率を算出する。需要予測部１１４Ｄは、蓄エネルギ設備２を制御する曜日または気象に対応させて、各蓄エネルギ設備２の需要確率を算出してもよい。需要予測部１１４Ｄは、制約に関わる蓄エネルギ設備２の需要確率を１００％もしくは１００％未満の高い値として算出してもよい。需要予測部１１４Ｄは、需要に影響を及ぼすスケジュール毎に、各蓄エネルギ設備２の需要確率を算出することもできる。需要予測部１１４Ｄは、蓄エネルギ設備２を制御する日のスケジュールに対応させて、各蓄エネルギ設備２の需要確率を算出してもよい。

このように構成される本実施例も、第１〜第４実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例によれば、需要ルールに応じた需要確率を算出することができる。したがって、本実施例によれば、ユーザの各蓄エネルギ設備２の使い方に応じて、複数の蓄エネルギ設備２の適切な管理と運用とを提供することができる。例えば、本実施例によれば、災害時における事業継続可能期間を延長することができる。例えば、本実施例によれば、電気自動車で移動中にユーザが蓄電池の残量不足を気にしなくもすむ。このように、本実施例によれば、複数の蓄エネルギ設備２を使用する需要がルールに依存しやすいユーザに対して、使い勝手を向上することができる。

図８を用いて第６実施例を説明する。図８は、本実施例に係る制御装置１Ｅの機能構成を示す。

本実施例の制御装置１Ｅは、図７で述べた制御装置１Ｄの構成に対して、供給予測部１２１を加えている。さらに、本実施例では、図７の需要確率算出部１１２Ｄが、供給予測部１２１の予測結果を活用する需要確率算出部１１２Ｅに置き換わっている。供給予測部１２１は、第４の通信線Ｌ４を介して第３の通信線Ｌ３に接続されている。

供給予測部１２１は、制御装置１Ｅに入力された情報、または、通信ネットワーク経由で取得された情報に基づいて、各蓄エネルギ設備２で蓄積されるエネルギと同一種類のエネルギの供給量を予測する。例えば、電気エネルギを蓄積する設備２の場合は、電気エネルギを供給する装置からの供給量が予測される。熱エネルギを蓄積する設備２の場合は、熱エネルギを供給する装置からの供給量を予測してもよい。熱エネルギは、温水、冷水、氷などで受け渡すことができる。

エネルギの供給について説明する。電気エネルギの場合、例えば、自家発電装置の発電する電力量、デマンドレスポンスによる電力量がある。熱エネルギの場合、例えば、発電装置の発生する熱量、製造ラインで発生する熱量、地熱または太陽熱から得る熱量、熱を融通する設備から供給される熱量がある。

自家発電装置には、太陽光発電装置、風力発電装置、バイオマス発電装置、ガスエンジン発電装置などがある。デマンドレスポンスによる電力量とは、電力系統における電力需要に比べて電力供給の方が多いときに、電力会社等からの要請によって、電力系統から購入する電力量である。

供給予測部１２１は、例えば、自家発電装置の発電量、デマンドレスポンスによる電力購入量などの履歴データを統計処理することにより、供給量を予測する。または、供給量予測部１２１は、履歴データ等を機械学習させることにより学習モデルを生成し、その学習モデルを用いてエネルギの供給を予測することもできる。

需要確率算出部１１２Ｅは、需要予測部１１４Ｄで予測された各蓄エネルギ設備２の需要確率から、各蓄エネルギ設備２のエネルギ残量と、供給予測部１２１で予測された各蓄エネルギ設備２と同一種類のエネルギの供給量とを減算することにより、各蓄エネルギ設備２の需要確率を補正する。補正された需要確率は、上述の通り、各蓄エネルギ設備２に蓄積されたエネルギ量毎の必要となる確率を意味する。

このように構成される本実施例も第１〜第５実施例と同様の作用効果を奏する。さらに、本実施例では、蓄エネルギ設備２で蓄積されるエネルギと同一種類のエネルギの供給量を予測することができるため、より一層適切に各蓄エネルギ設備２を管理して運用することができる。

図９および図１０を用いて第７実施例を説明する。図９は、本実施例に係る制御装置１Ｆを含む蓄エネルギ制御システムの全体構成図である。

図９に示すシステム構成には、図１の上側に示すシステム構成に対して、エネルギ供給設備３とセンサ３１とを加えている。

エネルギ供給設備３は、各蓄エネルギ設備２の繋がる電力配線（例えば、宅内配線、地域内の配線など）にエネルギを供給する設備である。すなわち、エネルギ供給設備３は、各蓄エネルギ設備２のエネルギ供給先の負荷（不図示）に対してエネルギを供給することができ、さらに各蓄エネルギ設備２のうち同一種類のエネルギを蓄積する蓄エネルギ設備２にエネルギを供給することもできる。

エネルギ供給設備３としては、例えば、系統電力を受電する受電設備、太陽光発電装置、風力発電装置、バイオマス発電装置、ガスエンジン発電装置、地熱供給装置、太陽熱供給装置、熱融通設備などがある。

センサ３１は、エネルギ供給設備３から供給されるエネルギ量を計測し、計測したデータを御装置１Ｆへ送信する。センサ３１としては、例えば、電力量計、ガスメータ、温度計、流量計などの、１つ以上の装置を用いる。

エネルギ供給設備３からの供給エネルギを直接的に計測するセンサ３１に代えて、エネルギ供給設備３からの供給エネルギの計測データを有するシステムを用いてもよい。そのようなシステムとしては、例えば、スマートメータの情報を取得するシステム、街中で電気自動車を充電した際の充電量を取得するシステムなどがある。

取得された計測データを、電力ディスアグリゲーションなどの技術を用いることにより、各蓄エネルギ設備２に対応したエネルギ毎に分割してもよいし、あるいは、各蓄エネルギ設備２に対応したエネルギに統合してもよい。

制御装置１Ｆは、センサ２２とエネルギ供給計測装置３１から計測データを受信し、受信した計測データから蓄エネルギ設備の制御値を決定し、決定した制御値をコントローラ２１に送信する。計測データから蓄エネルギ設備の制御値を決定する方法は、図１０以降で後述する。

図１０は、本実施例に係る制御装置１Ｆの機能構成を示す。本実施例の制御装置１Ｆは、図８で述べた制御装置１Ｅに対して、エネルギ供給データ収集部１２２と、エネルギ供給データ記憶部１２３を加えている。さらに、制御装置１Ｆでは、図８で述べた需要ルールを活用する需要予測部１１４Ｄと、供給予測部１２１とが、需要予測部１１４Ｆと、供給予測部１２１Ｆとに置き換わっている。図中では、「エネルギ供給データ」を「供給データ」と略記している。

エネルギ供給データ収集部１２２は、図９のエネルギ供給計測装置３１からエネルギ供給量の計測データを受信し、受信した計測データをエネルギ供給データ記憶部１２３に保存する。

エネルギ供給データ記憶部１２３は、エネルギ供給データ収集部１２２から受け取ったエネルギ供給量の計測データを保存する。

需要予測部１１４Ｆは、エネルギ供給データ記憶部１２３から取り出したエネルギ供給量の計測データと、装置に入力された情報、または、通信ネットワーク経由で取得された情報とから、各蓄エネルギ設備２の需要確率を算出する。需要予測部１１４Ｆは、例えば、電力量計で計測された電力使用量と蓄電池の出力とを加算したり、あるいは、給湯器で使用されたガスのエネルギ量と蓄熱槽から放熱されたエネルギ量とを加算したりすることにより、各蓄エネルギ設備２の需要確率を算出してもよい。

供給予測部１２１Ｆは、エネルギ供給データ記憶部１２３から取り出したエネルギ供給量の計測データと、装置に入力された情報、または、通信ネットワーク経由で取得された情報とから、各蓄エネルギ設備２と同一種類のエネルギの供給量を算出する。供給量予測部１２１Ｆは、例えば、エネルギ供給量の計測データと気象情報とから、気象毎の各蓄エネルギ設備と同じエネルギの供給量を算出する。そして、供給量予測部１２１Ｆは、蓄エネルギ設備２を制御する日の気象に対応した、各蓄エネルギ設備２と同一種類のエネルギの供給量を算出することができる。

このように構成される本実施例によれば、第１〜第６実施例と同様の作用効果を奏することができる。さらに本実施例によれば、エネルギの需給量の予測精度を向上することができる。したがって、本実施例は、例えば、エネルギ供給設備３の出力が大きいユーザ、拠点間での熱の融通を希望するユーザ、電力の自己託送を希望するユーザ、気温または降雪量などの気象によって需要が大きく変化するユーザなどに対して、複数の蓄エネルギ設備２の適切な管理と運用を提供することができる。

図１１を用いて第８実施例を説明する。図１１は、制御装置１Ｇの機能構成を示す。本実施例の制御装置１Ｇでは、図１０で述べた制御装置１Ｆの需要予測部１１４Ｆ，供給予測部１２１Ｆ，需要確率算出部１１２Ｆ，設備制御部１１３が、時系列の需要予測部１１４Ｇ，時系列供給予測部１２１Ｇ，時系列の需給予測を活用する需要確率算出部１１２Ｇ，時系列の需給予測を活用する設備制御部１１３Ｇにそれぞれ置き換わっている。

需要予測部１１４Ｇは、制御装置１Ｇに入力された情報、または、通信ネットワーク経由で取得された情報から、時系列の、各蓄エネルギ設備２の需要確率を算出する。

供給予測部１２１Ｇは、制御装置１Ｇに入力された情報、または、通信ネットワーク経由で取得された情報から、時系列の、各蓄エネルギ設備２と同一種類のエネルギの供給量を算出する。

需要確率算出部１１２Ｇは、需要予測部１１４Ｇで予測された時系列の各蓄エネルギ設備２の需要確率と、供給予測部１２１Ｇで予測された時系列の各蓄エネルギ設備２と同一種類のエネルギの供給量とから、各蓄エネルギ設備の蓄エネルギ量毎の必要となる確率（補正された需要確率）を算出する。

需要確率算出部１１２Ｇは、予測された需要確率とエネルギ供給量とから、蓄エネルギ設備２にエネルギを蓄積する次回のタイミング（次回タイミング）と、その次に蓄エネルギ設備２にエネルギを蓄積するタイミング（次々回タイミング）とを算出する。

例えば、太陽光発電装置で発生させた電力を、蓄電池または電気自動車などの電気エネルギを蓄積する蓄エネルギ設備２へ供給する場合を考える。太陽光発電装置は、太陽の昇っている時間帯（日中）しか発電することはできず、夜間は発電しない。したがって、次回タイミング（すなわち太陽光発電装置が発電し、蓄エネルギ設備へ電気エネルギを蓄積するタイミング）は、翌日の朝となる。次々回タイミングは、明後日の朝となる。

そして、需要確率算出部１１２Ｇは、次回タイミングから次々回タイミングまでの所定期間（＝次々回タイミング−次回タイミング）における各蓄エネルギ設備２の需要確率を算出する。需要確率算出部１１２Ｇは、各蓄エネルギ設備２の需要確率から各蓄エネルギ設備２のエネルギ残量を減算することにより、各蓄エネルギ設備２の需要確率を補正する（蓄エネルギ量毎の必要となる確率を算出する。）。

さらに、需要確率算出部１１２Ｇは、時系列の各蓄エネルギ設備２の需要確率と、時系列の各蓄エネルギ設備２と同一種類のエネルギの供給量とに基づいて、次回タイミングから次々回タイミングまでのエネルギ供給量の総和を算出する。

設備制御部１１３Ｇは、需要確率算出部１１２Ｇで算出された各蓄エネルギ設備２の補正後の需要確率と、エネルギ供給量の総和とに基づいて、各蓄エネルギ設備２の需要確率（補正後の需要確率）が高い順に、蓄エネルギ量がエネルギ供給量の総和に達するまで、蓄エネルギ設備２にエネルギを蓄積させる。設備制御部１１３Ｇは、次回タイミングから次々回タイミングまでの所定期間における、各蓄エネルギ設備２へのエネルギ蓄積回数が所定値以下になるように、各蓄エネルギ設備２についての制御値を決定し、決定された制御値を各コントローラ２１へ送信する。所定値は、例えば「１」などの少数に設定することができる。エネルギ蓄積回数が増加するほど蓄エネルギ設備２の性能および寿命が低下する場合があるため、エネルギ蓄積回数を抑制する。

このように構成される本実施例も第１〜第７実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例によれば、各蓄エネルギ設備２へエネルギを蓄積する回数を低減できる。したがって、本実施例によれば、蓄エネルギ設備２の消耗、性能の劣化、寿命の低下を抑制することができ、メンテナンスコストおよび買い替えコストなどを低減でき、使い勝手が向上する。本実施例は、例えば、充電回数が多くなるほど性能が劣化する蓄電池を使用するユーザにとってメリットが大きいと言える。

図１２を用いて第９実施例を説明する。図１２は、制御装置１Ｈの機能構成を示す。本実施例の制御装置１Ｈでは、図１１で述べた制御装置１Ｇの設備制御部１１３Ｇが、制御制限付きの設備制御部１１３Ｈに置き換わっている。

本実施例の設備制御部１１３Ｈは、時系列の需給予測を活用する需要確率算出部１１２Ｇで算出された各蓄エネルギ設備２の需要確率（補正後の需要確率）が所定の閾値以下の場合は、「０」として扱う。すなわち、需要が発生しないものとして取り扱う。

設備制御部１１３Ｈは、各蓄エネルギ設備２の需要確率と、エネルギ供給量の総和とに基づいて、各蓄エネルギ設備２の需要確率（補正後の需要確率）が高い順に、エネルギ量がエネルギ供給量の総和になるまで蓄積させる。

そして、設備制御部１１３Ｈは、次回タイミングから次々回タイミングまでの所定期間における、各蓄エネルギ設備２へのエネルギ蓄積回数が所定値以下になるように、各蓄エネルギ設備２の制御値を決定し、決定された制御値をコントローラ２１に送信する。

このように構成される本実施例も第１〜第８実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例では、需要確率が所定の閾値以下の場合に、その需要は発生しないものとして扱うため、蓄エネルギ設備２の使用回数を低減することができ、蓄エネルギ設備２の性能劣化および寿命低下を抑制することができる。この観点からは、使用回数（充放電回数）が多くなるほど性能等が低下する蓄エネルギ設備２についてのみ、所定の閾値以下の需要確率を「０」とみなしてもよい。

図１３を用いて第１０実施例を説明する。図１３は、本実施例に係る制御装置１Ｊの機能構成を示す。本実施例の制御装置１Ｊでは、図１２で述べた制御装置１Ｈの構成に、蓄エネルギ効率推定部１２４が追加されている。さらに、制御装置１Ｊでは、図１２で述べた制御制限付き蓄エネルギ設備制御部１１３Ｈが、蓄エネルギ効率を活用する蓄エネルギ設備制御部１１３Ｊに置き換わっている。蓄エネルギ効率推定部１２４を効率推定部１２４と略記する場合がある。

効率推定部１２４は、蓄エネルギデータ記憶部１１１から取り出された計測データに基づいて、各蓄エネルギ設備２の蓄エネルギ効率を推定する。蓄エネルギ効率とは、蓄エネルギ設備２にエネルギを蓄積する際の効率である。各蓄エネルギ設備２の蓄エネルギ効率は、過去のデータを統計処理することにより推定してもよいし、過去のデータを機械学習させて得た学習モデルを用いて推定してもよい。

例えば、過去に各蓄エネルギ設備２が一定期間内に放出したエネルギの総和を、一定期間内の蓄エネルギ量の総和で除算した値を、各蓄エネルギ設備２の蓄エネルギ効率として用いてもよい。各蓄エネルギ設備２のカタログ等に記載された蓄エネルギ効率を採用することもできる。

設備制御部１１３Ｊは、各蓄エネルギ設備２の補正後の需要確率を、効率推定部１２４で推定された各蓄エネルギ設備２の蓄エネルギ効率で重み付けする。そして、設備制御部１１３Ｊは、各蓄エネルギ設備２の重み付けされた需要確率にしたがって、需要確率が高い順にエネルギが蓄積されるように、各蓄エネルギ設備２の制御値を決定する。設備制御部１１３Ｊは、決定された制御値をコントローラ２１へ送信する。

このように構成される本実施例も第１〜第９実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例では、蓄エネルギ設備２にエネルギを蓄積する際の効率を推定し、エネルギ蓄積効率を考慮して需要確率を算出するため、エネルギ蓄積効率の高い蓄エネルギ設備２を優先させてエネルギを蓄積させることができる。したがって、本実施例によれば、蓄エネルギ設備２のより効率的な利用を希望するユーザの満足度を高めることができる。

図１４を用いて第１１実施例を説明する。図１３は、本実施例に係る制御装置１Ｋを含む蓄エネルギ制御システムの全体構成図である。本実施例に係る制御装置１Ｋは、各蓄エネルギ設備２を直接制御するコントローラ機能を内蔵している。したがって、図１４には、図１などに示したコントローラ２１は含まれてない。その他の構成は、図９で述べた制御装置１Ｆと同様である。

本実施例に係る制御指令機能付き設備制御装置１Ｋは、各センサ２２から各蓄エネルギ設備２についての計測データを受信し、受信した計測データに基づいて各蓄エネルギ設備２の制御値を決定し、決定した制御値に従って各蓄エネルギ設備２を制御する。

このように構成される本実施例も第１〜第１０実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例では、制御装置１Ｋが蓄エネルギ設備２のコントローラ２１に代わる機能を有するため、蓄エネルギ制御システム全体の導入コストおよび運用コストを低減することができる。

図１５を用いて第１２実施例を説明する。図１５は、本実施例に係る制御装置１Ｍの機能構成を示す。本実施例の制御装置１Ｍは、蓄エネルギ設備２の更新に関してユーザへ提案する機能を備える。

本実施例の制御装置１Ｍは、図１３で述べた制御装置１Ｊの構成に、劣化診断部１２５と、必要容量推定部１２６と、設備更新提案部１２７とを加えた構成を持つ。

劣化診断部１２５は、各蓄エネルギ設備２の劣化を診断する機能である。劣化診断部１２５は、蓄エネルギ効率推定部１２４で推定された各蓄エネルギ設備２のエネルギ蓄積効率に基づいて、各蓄エネルギ設備２の劣化を診断する。例えば、蓄エネルギ設備２のエネルギ蓄積効率が定格値から所定値以上低下した場合に、その蓄エネルギ設備２の性能が劣化したものと判定してもよい。または、蓄エネルギ設備２のエネルギ蓄積効率が一定値以上増加した場合に、その蓄エネルギ設備２の性能劣化したと判定してもよい。蓄積効率の変化率から劣化を診断してもよい。

必要容量推定部１２６は、各蓄エネルギ設備２が必要とするエネルギ容量を推定する機能である。必要容量推定部１２６は、各蓄エネルギ設備２の需要確率に基づいて、各蓄エネルギ設備２の必要とする容量を推定する。例えば、必要容量推定部１２６は、蓄エネルギ設備２の確率が所定値以上の需要量を、その蓄エネルギ設備２の必要エネルギ容量として求めてもよい。

設備更新提案部１２７は、各蓄エネルギ設備２のうち所定の蓄エネルギ設備２の更新をユーザへ提案する機能である。所定の蓄エネルギ設備２は、例えば、劣化診断部１２５により、更新を推奨する劣化が生じていると診断された蓄エネルギ設備２である。設備更新提案部１２７は、所定の蓄エネルギ設備２を、必要容量推定部１２６で推定されたエネルギ容量を持つ蓄エネルギ設備２に更新するように提案する。

設備更新の提案は、例えば、テキスト、静止画像、動画像、グラフィックス、音声などの少なくとも一つまたは複数を用いて作成されることができる。設備更新の提案は、例えば、電子メールによりユーザの使用するコンピュータ端末（パーソナルコンピュータ、携帯電話など）に送ることができる。あるいは、制御装置１Ｍの提供するウェブサイト（蓄エネルギ設備の管理サイト）において、各蓄エネルギ設備２の現在の状態、劣化診断の結果、設備更新の推奨などをユーザへ提示することもできる。

このように構成される本実施例も第１〜第１１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例によれば、蓄エネルギ設備２の劣化を診断し、その診断結果に基づいて設備の更新を提案することができる。したがって、蓄エネルギ設備２の管理運用の信頼性と使い勝手とを向上することができる。

なお、本発明は、上述した実施形態に限定されない。当業者であれば、本発明の範囲内で、種々の追加や変更等を行うことができる。上述の実施形態において、添付図面に図示した構成例に限定されない。本発明の目的を達成する範囲内で、実施形態の構成や処理方法は適宜変更することが可能である。

また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれる。さらに特許請求の範囲に記載された構成は、特許請求の範囲で明示している組合せ以外にも組み合わせることができる。

１，１Ａ〜１Ｈ，１Ｊ，１Ｍ：制御装置、２ａ〜２ｃ：蓄エネルギ設備、３：エネルギ供給設備、２１ａ〜２１ｃ，３１：センサ、１１０：データ収集部、１１１：データ記憶部、１１２，１１２Ａ〜１１２Ｇ：需要確率算出部、１１３，１１３Ｇ，１１３Ｈ，１１３Ｊ：設備制御部、１１４Ａ〜１１４Ｇ：需要予測部、１１５：カレンダ情報収集部、１１６：カレンダ情報記憶部、１１７：気象情報収集部、１１８：気象情報記憶部、１１９：需要ルール入力部、１２０：需要ルール記憶部、１２１，１２１Ｆ，１２１Ｇ：供給量予測部、１２２：供給データ収集部、１２３：供給データ記憶部、１２４：エネルギ効率推定部、１２５：劣化診断部、１２６：必要容量推定部、１２７：設備更新提案部

Claims (15)

1. 複数の蓄エネルギ設備を制御する制御装置であって、
   前記各蓄エネルギ設備の使用状態を含む所定データを取得するデータ取得部と、
   前記取得された各所定データに基づいて、前記各蓄エネルギ設備に蓄積されたエネルギが使用される需要量ごとの確率である需要確率を算出する需要確率算出部と、
   前記各需要確率のうち確率の高い順にエネルギが蓄積されるように前記各蓄エネルギ設備を制御する設備制御部と
   を含む蓄エネルギ設備の制御装置。
2. 前記各所定データは、前記各蓄エネルギ設備のエネルギ残量を含んでおり、
   前記需要確率算出部は、前記各需要確率の需要量から対応する前記エネルギ残量を差し引くことにより、前記各需要確率を補正する、
   請求項１に記載の蓄エネルギ設備の制御装置。
3. 前記各蓄エネルギ設備に対する需要量をその需要量の発生する確率と共に予測する需要予測部をさらに備え、
   前記需要確率算出部は、前記各所定データと前記需要予測部の各予測結果とに基づいて前記各需要確率を算出する、
   請求項１または２のいずれか一項に記載の蓄エネルギ設備の制御装置。
4. 前記需要予測部は、カレンダ情報に基づいて、前記各蓄エネルギ設備に対する需要量と発生確率とを予測する、
   請求項３に記載の蓄エネルギ設備の制御装置。
5. 前記需要予測部は、さらに気象情報を取得し、前記取得された気象情報と前記カレンダ情報とに基づいて、前記各蓄エネルギ設備に対する需要量と発生確率とを予測する、
   請求項４に記載の蓄エネルギ設備の制御装置。
6. 前記需要予測部は、さらに前記各蓄エネルギ設備の需要についてあらかじめ設定される需要ルールを取得し、前記取得された需要ルールと前記気象情報と前記カレンダ情報とに基づいて、前記各蓄エネルギ設備に対する需要量と発生確率とを予測する、
   請求項５に記載の蓄エネルギ設備の制御装置。
7. 前記各蓄エネルギ設備に蓄積されるエネルギに代わって消費可能なエネルギの供給量を予測する供給量予測部をさらに備え、
   前記需要確率算出部は、前記各需要確率の需要量から前記エネルギ残量と前記供給量とを差し引くことにより、前記各需要確率を補正する、
   請求項２に記載の蓄エネルギ設備の制御装置。
8. 前記各蓄エネルギ設備に蓄積されるエネルギに代わって消費可能なエネルギの時系列の供給量を予測する供給量予測部をさらに備え、
   前記需要確率算出部は、
   前記各需要確率を時系列の需要量ごとの需要確率として算出し、
   前記時系列の供給量と前記時系列の需要確率とから次回のエネルギ蓄積タイミングである第１蓄積タイミングと前記第１蓄積タイミングの次のエネルギ蓄積タイミングである第２蓄積タイミングとを前記蓄エネルギ設備ごとに算出し、
   前記第１蓄積タイミングから前記第２蓄積タイミングまでの所定期間における、前記各蓄エネルギ設備の需要量ごとの需要確率を算出し、前記算出された各需要確率の需要量から前記各蓄エネルギ設備のエネルギ残量を差し引くことにより、前記各需要確率を補正し、
   前記時系列の各需要確率と前記時系列の供給量とから、前記所定期間に前記各蓄エネルギ設備へ供給されるエネルギ供給量の総和を算出し、
   前記設備制御部は、前記各需要確率と前記エネルギ供給量の総和とに基づいて、前記各需要確率のうち確率の高い順に、蓄積されるエネルギ量が前記エネルギ供給量の総和に一致するまで蓄積されるように前記各蓄エネルギ設備を制御する、
   請求項１に記載の蓄エネルギ設備の制御装置。
9. 前記設備制御部は、前記所定期間における前記各蓄エネルギ設備へのエネルギ蓄積回数を所定値以下に抑制するように、前記各蓄エネルギ設備を制御する、
   請求項８に記載の蓄エネルギ設備の制御装置。
10. 前記需要確率算出部は、前記算出された需要確率が所定の閾値以下である場合、その値を０として取り扱う、
    請求項１に記載の蓄エネルギ設備の制御装置。
11. 前記各蓄エネルギ設備へエネルギを蓄積する場合の効率を前記所定データに基づいて算出する効率推定部をさらに備え、
    前記設備制御部は、前記各需要確率と前記各効率とに基づいて、前記各需要確率のうち確率の高い順にエネルギが蓄積されるように前記各蓄エネルギ設備を制御する、
    請求項１に記載の蓄エネルギ設備の制御装置。
12. 前記設備制御部は、前記各蓄エネルギ設備を直接制御することができる、
    請求項１に記載の蓄エネルギ設備の制御装置。
13. 前記推定された各効率に基づいて前記各蓄エネルギ設備の劣化状況を診断する設備劣化診断部と、
    前記各需要確率から前記各蓄エネルギ設備の必要とするエネルギ蓄積量を推定する必要エネルギ量推定部と、
    前記設備劣化診断部の診断結果と前記必要エネルギ量推定部の推定結果とに基づいて、蓄エネルギ設備の更新を提案する情報を作成する設備更新提案部と、
    をさらに備える請求項１に記載の蓄エネルギ設備の制御装置。
14. 複数の蓄エネルギ設備を制御装置により制御する方法であって、
    前記制御装置は、
    前記各蓄エネルギ設備の使用状態を含む所定データを取得し、
    前記取得された各所定データに基づいて、前記各蓄エネルギ設備に蓄積されたエネルギが使用される需要量ごとの確率である需要確率を算出し、
    前記所定データから得られる前記各蓄エネルギ設備のエネルギ残量を、前記算出された各需要確率の需要量から差し引くことにより、前記各需要確率を補正し、
    前記補正された各需要確率のうち確率の高い順にエネルギが蓄積されるように前記各蓄エネルギ設備を制御する、
    蓄エネルギ設備の制御方法。
15. コンピュータを、複数の蓄エネルギ設備を制御する制御装置として機能させるコンピュータプログラムであって、
    前記各蓄エネルギ設備の使用状態を含む所定データを取得するデータ取得部と、
    前記取得された各所定データに基づいて、前記各蓄エネルギ設備に蓄積されたエネルギが使用される需要量ごとの確率である需要確率を算出する需要確率算出部と、
    前記各需要確率のうち確率の高い順にエネルギが蓄積されるように前記各蓄エネルギ設備を制御する設備制御部と
    を前記コンピュータ上に実現させるコンピュータプログラム。

Images